随着大数据技术的不断发展，大数据管理已经成为企业信息化建设的重要组成部分。大数据管理的目标是通过对数据的收集、存储、处理、分析和应用，为企业决策提供支持和帮助。然而，由于大数据的特点，如数据量大、数据类型多、数据来源广泛、数据质量难以保证等，大数据管理面临着很多挑战。为了解决这些问题，本标准提出了大数据管理的管理框架，以确保大数据管理的有效性和可靠性。

管理目标
大数据管理的管理目标是为企业决策提供支持和帮助，提高企业的效率和竞争力。为了实现这一目标，大数据管理需要保证数据的安全、可靠性和质量，同时还需要满足企业的需求和要求。

管理原则
大数据管理的管理原则包括数据安全、数据质量、数据治理、数据价值和数据共享。其中，数据安全是大数据管理的基本原则，必须保证数据的机密性、完整性和可用性；数据质量是大数据管理的核心原则，必须保证数据的准确性、完整性、一致性和时效性；数据治理是大数据管理的重要原则，必须建立完善的数据治理体系，确保数据的合规性和规范性；数据价值是大数据管理的价值导向，必须根据企业的需求和要求，挖掘数据的价值和潜力；数据共享是大数据管理的开放原则，必须促进数据的共享和交流，实现数据的互通互联。

管理体系
大数据管理的管理体系包括组织架构、职责分工、管理制度、管理流程和管理方法等方面。其中，组织架构是大数据管理的基础，必须建立合理的组织架构，明确各级管理人员的职责和权限；职责分工是大数据管理的关键，必须明确各部门和人员的职责和任务，确保管理工作的协调和配合；管理制度是大数据管理的保障，必须建立完善的管理制度，规范管理行为和管理流程；管理流程是大数据管理的重要环节，必须建立科学的管理流程，确保管理工作的顺畅和高效；管理方法是大数据管理的手段，必须采用科学的管理方法，提高管理工作的效率和质量。

管理流程
大数据管理的管理流程包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等环节。其中，数据采集是大数据管理的起点，必须采用合理的数据采集方法，确保数据的准确性和完整性；数据存储是大数据管理的基础，必须建立安全可靠的数据存储系统，确保数据的安全和可靠性；数据处理是大数据管理的核心，必须采用高效的数据处理方法，确保数据的质量和价值；数据分析是大数据管理的重要环节，必须采用科学的数据分析方法，挖掘数据的价值和潜力；数据应用是大数据管理的最终目的，必须将数据应用于企业决策和业务流程中，提高企业的效率和竞争力。

管理评估
大数据管理的管理评估是对大数据管理工作进行评估和监督的过程，旨在提高大数据管理的效率和质量。管理评估包括内部评估和外部评估两种形式，其中内部评估是由企业内部进行的自我评估，外部评估是由第三方机构进行的评估。管理评估的内容包括数据安全、数据质量、数据治理、数据价值和数据共享等方面，评估结果将作为改进大数据管理工作的依据。

相关标准
GB/T 35273-2017 大数据安全基本规范
GB/T 35274-2017 大数据质量管理规范
GB/T 35275-2017 大数据治理规范
GB/T 35276-2017 大数据价值评估规范
GB/T 35277-2017 大数据共享规范